Wind、Excel与Python三大金融技能兼修，我成为了金融分析大神

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分类专栏： 职业职场 Python爬虫 python 文章标签： excel python 金融
于 2023-05-09 08:15:00 首次发布
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前言

你能做出这样的图表么↓↓↓

小编我，原来的工作主要是Excel的数据录入和数据分析，同样的工作内容，别人用1.5个小时就能绘制成下方这样动态的数据看板。

在这里插入图片描述

而我只有这样的水平↓

在这里插入图片描述

一整天的结果，就拿出这样的图表，公司成本要降低，我终于还是被辞退了……

金融人制作材料大多都是以表格和图表的形式呈现的

数据先从Wind上导下来，但是

如何对数据进行处理和清洗？

如何用Excel计算出我们想要的结果和最终表格？

如何制作更精美的图表？

数据处理能力确实很重要，但数据挖掘能力要求也不低

你的工作中，有没有遇到这样的吐槽：

“无语了~~~~招聘一个新员工帮忙，竟然还不如自己一个人干得快！

让他找个数据，弄的慢，结果还不让人放心，最后还是我现编一份Wind操作技巧给他？！以后招人一定！必须！得加上一条熟练使用wind！”

随意一搜，现在招聘实习生都这样了

在这里插入图片描述

小编深深地恐慌起来…

对于职场新人来说这样的场景是不是经常见？

——“XX，给我跟踪下XX行业的重要指标并写份报告分析一下。”

——“今天早上做出来！”

——“XX，给我做个基金排名，分析下收益率，算下回撤，包含近一个月、3个月、1年成立以来的年化与非年化收益率。”

——“下班前给我！”

“

毫无疑问，快速搜集、处理大量金融数据并形成客户和老板想要的结果，是每一个金融从业者都必须具备的核心技能。

数据的收集处理能力和财务分析能力一样，构成了金融大咖们的两大核心竞争力。

而对于游走在业绩分析会与路演会间隙做相关数据报告的资深金融人来说，Wind是他们的第一支兵器。

目前，简单的Excel技能都不足以满足金融人士的数据处理需求

如今投行大咖的基本标配是熟练掌握使用Excel胜任批量操作、处理复杂函数甚至自定义Excel选项卡

你以为这就结束了么？

据说，单纯只会Wind和Excel，也已经无法让你拥有绝对的自信了。

在2018年，从顶级投行开始，Python已经成为投行、基金、咨询和互联网等泛金融和商科领域必备的一项技能，以Python为代表的数据科学领域的风口已经呈现爆发状态。

面临这样的情景，金融出身的我们可能要问：Python又该从何入手…

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.................................................................................... 7 1.4.2 量化交易群和R语言交流群 ........................................................... 7 1.5 WINDPY接口相关规范 ....................................................................................... 1 1.5.1 以下所有命令都有如下假设 ........................................................... 1 1.5.2 命令区分大小写，且“w.”不能省略 ............................................... 1 1.5.3 中文以及单字节码和双字节码的问题 ............................................. 1 1.5.4 品种、指标、参数等引号内的部分不区分大小写 ........................... 1 1.5.5 参数支持list输入 ...................................................................... 1 1.5.6 时间、日期支持Python语言的时间、日期格式 ........................... 2 1.5.7 参数中有缺省值的可以不用输入 .................................................... 2 1.5.8 可以带参数名输入 ......................................................................... 2 精于数据，一直进步 IV 1.5.9 Showblank参数 ........................................................................... 3 1.5.10 交易接口中Showfields参数................................................ 3 1.5.11 ErrorCode定义 .................................................................... 3 2 WIND PY插件命令说明 ....................................................................................... 1 2.1 FROM WINDPY IMPORT *：装载WINDPY包 ..................................................... 1 2.2 W.START：启动WINDPY ..................................................................................... 1 2.3 W.STOP：停止WINDPY ....................................................................................... 2 2.4 W.ISCONNECTED：判断是否已经登录 .............................................................. 2 2.5 W.CANCELREQUEST：取消订阅 .......................................................................... 2 2.6 W.WSD：获取历史序列数据 .............................................................................. 3 2.7 W.WSI：获取分钟数据 ...................................................................................... 3 2.8 W.WST：获取日内TICK级别数据 .................................................................... 4 2.9 W.WSS：获历史截面数据 .................................................................................. 5 2.10 W.WSQ：获取和订阅实时行情数据 ................................................................. 5 2.11 W.WSET：获取板块、指数等成分数据 ........................................................... 6 2.12 W.WEQS：获取条件选股结果 ............................................................................ 7 2.13 W.WPF：获取资产管理、组合管理数据 ......................................................... 7 2.14 交易相关函数 ..................................................................................................... 8 2.14.1 w.tlogon交易登录 ............................................................... 8 2.14.2 w.tlogout交易登出 ............................................................. 9 2.14.3 w.torder委托下单 ............................................................. 10 2.14.4 w.tcancel撤销委托 ........................................................... 11 精于数据，一直进步 V 2.14.5 w.tquery交易查询 ............................................................. 12 2.15 W.TDAYS, W.TDAYSOFFSET,W.TDAYSCOUNT：日期函数 ............................... 14 2.15.1 w.tdays：返回区间内的日期序列 ....................................... 14 2.15.2 w.tdaysoffset：返回某个偏移值对应的日期 ................... 14 2.15.3 w.tdayscount：返回某个区间内日期数量 ......................... 15 3 WINPY插件函数体说明........................................................................................ 1 3.1 日期序列(WSD)................................................................................................. 1 3.2 历史截面数据(WSS) ........................................................................................ 3 3.3 分钟序列(WSI)................................................................................................. 3 3.4 日内跳价(WST)................................................................................................. 4 3.5 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